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Sistemi Neuro-Fuzzy: dalle basi delle reti neurali motorie all'accoppiamento-

Testo originale
Neuro-Fuzzy-Systeme: Von den Grundlagen k?nstlicher Neuronaler Netze zur Kopplun
grandeagleretail
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Ultimo aggiornamento: 22 set 2024 12:18:38 CESTVedi tutte le revisioniVedi tutte le revisioni

Specifiche dell'oggetto

Condizione
Nuovo: Libro nuovo, intatto e non letto, in perfette condizioni, senza pagine mancanti o ...
ISBN-13
9783528252656
Book Title
Neuro-Fuzzy-Systeme
ISBN
9783528252656
Subject Area
Mathematics, Computers, Technology & Engineering
Publication Name
Neuro-Fuzzy-Systeme : Von Den Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze Zur Kopplung Mit Fuzzy-Systemen
Publisher
Vieweg Verlag, Friedr, & Sohn Verlagsgesellschaft Mbh
Item Length
9.4 in
Subject
Engineering (General), Computer Science, Applied
Publication Year
2003
Series
Computational Intelligence Ser.
Type
Textbook
Format
Trade Paperback
Language
German
Author
Detlef Nauck, Frank Klawonn, Christian Borgelt, Rudolf Kruse
Item Weight
26.7 Oz
Item Width
6.7 in
Number of Pages
VIII, 434 Pages

Informazioni su questo prodotto

Product Identifiers

Publisher
Vieweg Verlag, Friedr, & Sohn Verlagsgesellschaft Mbh
ISBN-10
3528252650
ISBN-13
9783528252656
eBay Product ID (ePID)
215919747

Product Key Features

Number of Pages
VIII, 434 Pages
Publication Name
Neuro-Fuzzy-Systeme : Von Den Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze Zur Kopplung Mit Fuzzy-Systemen
Language
German
Subject
Engineering (General), Computer Science, Applied
Publication Year
2003
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers, Technology & Engineering
Author
Detlef Nauck, Frank Klawonn, Christian Borgelt, Rudolf Kruse
Series
Computational Intelligence Ser.
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Weight
26.7 Oz
Item Length
9.4 in
Item Width
6.7 in

Additional Product Features

Edition Number
3
Intended Audience
Scholarly & Professional
Reviews
"Das Buch repräsentiert eine gelungene Darstellung von grundlegenden Konzepten, Anwendungsfragen und Implementierungen der verschiedenen Ansätze. Es eignet sich besonders für einführende Vorlesungen."Zentralblatt MATH, 1086, 12/2006, "Das Buch repräsentiert eine gelungene Darstellung von grundlegenden Konzepten, Anwendungsfragen und Implementierungen der verschiedenen Ansätze. Es eignet sich besonders für einführende Vorlesungen." Zentralblatt MATH, 1086, 12/2006, "Das Buch reprsentiert eine gelungene Darstellung von grundlegenden Konzepten, Anwendungsfragen und Implementierungen der verschiedenen Anstze. Es eignet sich besonders fr einfhrende Vorlesungen." Zentralblatt MATH, 1086, 12/2006
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Original Language
German
Table Of Content
I Neuronale Netze.- 1 Einleitung.- 2 Schwellenwertelemente.- 3 Allgemeine neuronale Netze.- 4 Mehrschichtige Perzeptren.- 5 Radiale-Basisfunktionen-Netze.- 6 Selbstorganisierende Karten.- 7 Hopfield-Netze.- 8 Rückgekoppelte Netze.- II Fuzzy-Systeme.- 9 Einleitung.- 10 Fuzzy-Systeme und -Verfahren.- III Neuro-Fuzzy-Systeme.- 11 Einleitung.- 12 Typen von Neuro-Fuzzy-Systemen.- 13 Das generische Fuzzy-Perzeptron.- 14 Fuzzy-Regeln aus Daten lernen.- 15 Optimierung von Fuzzy-Regelbasen.- 16 Fuzzy-Regelung mit NEFCON.- 17 Klassifikation mit NEFCLASS.- 18 Funktionsapproximation mit NEFPROX.- 19 Anwendung von Neuro-Fuzzy-Systemen.- IV Anhänge.- A Geradengleichungen.- B Regression.- C Aktivierungsumrechnung.
Synopsis
Eines der spannendsten Themen im Bereich intelligenter Systeme - von namhaften Autoren geschrieben - zum Lernen und Nachschlagen. Das Buch führt in das Thema der Neuronalen Netze ein und weist darüber hinaus den Weg bis zum vollen Verständnis modernster Fuzzy-Systeme. Neuronale Netze sind ein wichtiges Werkzeug in den Bereichen der Datenanalyse und Mustererkennung. Ursprünglich durch das biologische Vorbild inspiriert, wurde eine Vielfalt neuronaler Netze für verschiedenste Anwendungen entwickelt. Ihre Kopplung mit Fuzzy-Systemen führt zu den sogenannten Neuro-Fuzzy-Systemen. Diese weisen die Lernfähigkeit Neuronaler Netze auf und bieten gleichzeitig den Vorteil einer transparenten regelbasierten Struktur. Sie sind daher besonders vorteilhaft für Anwendungsbereiche, in denen verständliche Lösungen aus Daten erzeugt werden müssen.
LC Classification Number
QA75.5-76.95

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